C++ PPF 3D模型匹配OpenCV C++；

我正在开发一个应用程序：

读取7个模型文件并训练PPF 3D探测器

读取场景文件并尝试与检测器匹配

将结果存储在文件中（可视化检索）

我一直在关注，但有几件事我甚至在阅读时都不明白：

检测器.match（）在结果中存储模型在场景中的姿势。但据我所知，姿势是模型的位置和方向，但我如何知道哪个模型是

当我打印第一个结果的姿势时，它会给我一个4x4表格，上面有浮点值。我在哪里可以找到它们的意思

仍然是姿势打印，它给了我模型索引，起初，我认为这是我用来训练探测器的模型的编号。问题是：我使用了7个模型来训练探测器，第一个结果是“姿势到模型索引12”。因此，我认为这是模型描述索引，因为它是在（2012年）。但是如果它真的是模型描述索引，我怎么知道这个索引属于哪个模型呢

根据教程，使用transformPCPose并将其写入PLY文件将给出匹配的视觉结果，但该文件说它返回4x4姿势矩阵，但我仍在打印它，它给了我一个包含16个以上顶点的奇怪图像，因此我不明白教程在做什么。如何像教程那样将可视化结果写入文件 我还了解到，ICP用于纠正任何姿势错误，但在不使用ICP的情况下使用PPF会给出可接受的结果。无论如何，我尝试使用ICP，但它总是给我“坏的参数错误”

我使用的代码写在下面：

void computer_vision_3d(string in_path)
{
    Mat files_clouds[NUM_OF_FILES];                                 // > Stores the point cloud of all objects
    Mat scene_cloud;                                                // > Stores the scene point cloud
    ppf_match_3d::PPF3DDetector 
        detector(RELATIVE_SAMPLING_STEP, RELATIVE_DISTANCE_STEP);   // > Matches the model with the scene
    vector<Pose3DPtr> results;                                      // > Stores the results of the processing

        // ! Phase 1 - Train Model
    scene_cloud = loadPLYSimple(DEFAULT_SCENE_PATH.c_str(), PARAM_NORMALS);
    for(int i = 0; i < NUM_OF_FILES; i++)
    {   
            // . Init Point Cloud
        string file_path = DEFAULT_OBJECT_PATH + to_string(i) + ".ply";
        files_clouds[i] = loadPLYSimple(file_path.c_str(), PARAM_NORMALS);

            // . Train Model
        detector.trainModel(files_clouds[i]);
    }

        // ! Phase 2 - Detect from scene
    detector.match( scene_cloud, results, 
                RELATIVE_SCENE_SAMPLE_STEP, RELATIVE_SCENE_DISTANCE);

        // ! Phase 3 - Results
    if(results.size() > 0)
    {
        Pose3DPtr result = results[0];
        result->printPose();

            // ! Transforms the point cloud to the model pose
        for(int i = 0; i < NUM_OF_FILES; i++)
        {
            Mat pct = transformPCPose(files_clouds[i], result->pose);
            string f_name = "match" + to_string(i) + ".ply";
            writePLY(pct, f_name.c_str());
        }
    }

}

void computer\u vision\u 3d（路径中的字符串）
{
Mat files_clouds[NUM_OF_files]；/>存储所有对象的点云
Mat scene_cloud；/>存储场景点云
ppf_匹配_3d:：PPF3DDetector
检测器（相对采样步长、相对距离步长）；/>将模型与场景匹配
矢量结果；//>存储处理结果
//！第1阶段-列车模型
scene_cloud=loadPLYSimple（默认的_scene_PATH.c_str（），参数为法线）；
for（int i=0；i0）
{
Pose3DPtr结果=结果[0]；
结果->打印姿势（）；
//！将点云变换为模型姿势
for（int i=0；i姿势）；
字符串f_name=“match”+到字符串（i）+“.ply”；
writePLY（pct，f_name.c_str（））；
}
}
}

其中一个模型、场景和结果：

图1-七种模型之一



图2-场景。

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图3-奇怪的结果。


作为该模块的作者，我想回答您的问题：

一,。detector.match（）将模型在场景中的姿势存储在结果中。但据我所知，姿势是模型的位置和方向，但我如何知道哪个模型是

只有一个模型。因此，姿势是针对同一模型的不同假设

二,。当我打印第一个结果的姿势时，它会给我一个4x4表格，上面有浮点值。我在哪里可以找到它们的意思

它是一个[R | t]的增广矩阵，额外的[0,0,0,1]行用于均匀化

三,。仍然是姿势打印，它给了我模型索引，起初，我认为这是我用来训练探测器的模型的编号。问题是：我使用了7个模型来训练探测器，第一个结果是“姿势到模型索引12”。所以我认为这是Drost（2012）上的模型描述索引。但是如果它真的是模型描述索引，我怎么知道这个索引属于哪个模型呢

它是匹配模型点（对应）的ID，而不是模型ID。正如我所说的，不支持多个模型

三,。根据教程，使用transformPCPose并将其写入PLY文件将给出匹配的视觉结果，但文档中说它返回4x4姿势矩阵，但我仍在打印它，它给了我一个包含16个以上顶点的奇怪图像，所以我不明白教程在做什么。如何像教程那样将可视化结果写入文件

该函数用于变换具有给定姿势的点云。只有当你的姿势正确时，它才会给出正确的结果。我认为你实施的结果是不正确的。国际比较项目中的“坏论点”例外也可能是因为这个原因

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还有一个注意事项：始终确保模型和场景具有曲面法线，这些法线正确朝向摄影机。

谢谢！当我问这个问题时，我从计算机视觉上看不太明白，现在我明白了一点，我发现我做了很多错事……你能扩展一下“正确朝向相机”吗？我看到您在计算法线之前设置了视点（在计算法线的示例代码中），但是曲面法线如何与摄影机视点相关？好问题。检查“理论底漆”部分的末端：Ok，u